前期工作：下载安装matlab和下载MatConvNet以及下载GPU相关文件和配置GPU。 具体请参见我之前的文章： 1. 深度学习 2. MatConvNet（CNN）的配置和相关实验结果,CNN学习使用 ： 2. 深度学习 3. MatConvNet (CNN)的介绍和下载以及CPU和GPU的安装配置，Matlab2016 ：
准备工作： 1. 打开Matlab，配置相关文件的路径（） 2. 输入 mex -setup cpp 3. 输入 vl_compilenn 4. 输入 compileGPU 没有报错则配置完成。
开始，新建编辑页 cnn_cifar_my ：
这是外层调参和构建imdb结构体的code。
关于调参我会在后面单取一篇来介绍。
函数相互调用顺序：主函数 function [net, info] = cnn_cifar_my(varargin) :
一、. 首先初始化网络：
二、 调用网络结构函数 cnn_cifar_init_my (这个函数用于构造自己的网络结构) ：
四、 然后调用网络类型（simplenn,dagnn）:
综上所述，我们的流程是：1. 输入网络和参数的初始值。2. 构建训练网络结构。3. 建立训练数据集。4. 选择训练网络的类型。
注： imdb结构体：
1. 这是用于cnn_train中的结构体，也就是实际训练的部分。
2. 该结构体内共有4个部分，由data，label，set，class组成。
data:包含了train data和test data。
label:包含了train label和test label。
set:set的个数与label的个数是相等的，set=1表示这个数据是train data，set=3则表示这个数据是test data。 以此方法用于计算机自己判断的标准。
class:与数据中的class完全一样。
3. imdb构造时遵循train在上层，test在下层的顺序。
下面以我自己的数据为例构建一个自己的imdb：
注： 1. data = single(reshape(cat(3, x1, x2),128,256,1,[])); 这里[128，256，1]是我的数据的size。如果你是三维的数据，比如是cifar则需要将这里的1变为3。且cat的3需要变为4。 2. 针对三维数据切勿轻易使用reshape函数，尽可能的用cat函数组建，因为reshape是基于纵向来构造的。
下面我将为大家介绍如何构建自己的网络：
注： （1）weights既是filter。这里的3*3为filter的大小（长和宽），1是input的图片的厚度（如果图片是rgb则这里将是3），32是此层filter的个数。 （2）stride等于该filter的移动步伐。 （3）当filter的size等于1*1的时候，表示为fully connection。
注：这里我们给的drop rate 是0.5 。
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